血浆代谢物分析可帮助诊断肺癌(肺癌的诊断方法有哪些?)

最近一项研究利用质子核磁共振技术（Η-ΝΜr）对肺癌病人血浆的代谢物表型进行了分析，发现了一些在肺癌病人中存在的代谢相关生物标记物的改变，未来或可利用该技术对早期和晚期肺癌病人进行区分。

之前有研究报告称，相比于标准的肺部x射线检查，进行三次一年一次的低剂量ct扫描（ldct）就能够降低肺癌致死率多达20%，同时在高风险人群中使肺癌致死率下降7%。但是由于ldct技术的特异性较差，会导致假阳性结果的比例较高。肺癌生物标记物具有替代或补充现行筛选标准的潜力，能够帮助降低假阳性结果的出现。过去十年中，大量研究致力于发现用于肺癌诊断的潜在代谢相关生物标记物。有证据表明癌细胞代谢与非癌细胞存在很大差别，这些差异可能有助于肺癌的早期检测和筛查。

在这项研究中，来自比利时的研究人员共招募了357名肺癌病人以及347名非癌症对照病人。癌症病人与非癌症病人又各自被分为两组，其中一组进行代谢差异的筛选，另外一组对筛选模型和方法进行验证。研究人员收集了每位病人饥饿状态下的静脉血，利用h-nmr技术分析了癌症组与非癌症组的代谢差异。

结果发现癌症病人的血液中有几种代谢物含量出现升高，其中包括葡萄糖，n-乙酰化糖蛋白，β-羟基丁酸，亮氨酸，赖氨酸，酪氨酸，苏氨酸，谷氨酰胺，缬氨酸以及天冬氨酸，同时丙氨酸，乳酸，鞘磷脂，卵磷脂，柠檬酸以及其他一些磷脂减少。基于这些观察到的代谢物差异，该筛选模型成功地对78%的肺癌病人进行了筛选，同时对照组的筛选正确率也达到了92％，该模型的灵敏度达到71%，特异性达到81%，但是目前仍然无法区分肿瘤亚型以及癌症阶段。

文章作者表示，这篇文章证实了应用Η-ΝΜr对血浆进行代谢物表型分析可以作为补充工具帮助发现肺癌，结果还表明癌症发展早期阶段就能够检测到代谢物的变化。该研究的目的在于将该技术开发成目前肺癌风险预测模型的补充工具，帮助提供更多参数更好地对高风险人群进行肺癌筛查。

肺癌的诊断方法有哪些?

肺癌是最常见的肺原发性恶性肿瘤。目前发病率最高的恶性肿瘤，占肿瘤死因第一位。如果能够提前诊断出来的话，是可以帮助大家积极治疗的！下面多睦健康(一站式海外高端医疗咨询服务机构)告诉大家诊断肺癌的几种方法。

肺癌三种诊断方法：

第一种、进行痰细胞学检查，可以在痰液中找到脱落的癌细胞，准确率可以达到百分之八十以上，不过需要连续几日多次的检查。

第二种、进行支气管镜检查，对中心型肺癌的诊断阳性率较高，可以直观看见肿瘤，还可以同时取活检。

第三种、胸水检查，是要抽取胸水经过离心处理后，再取其沉淀做涂片检查，寻找癌细胞。

是什么引发肺癌的？

一、目前认为吸烟是肺癌的最基本高危因素，烟草中有超过3000种化学物质，多链芳香烃类化合物（如：苯并芘）有很强的致癌活性。能作用于人体组织（特别是肺组织）内的某些特殊的酶，产生细胞分子结构（如DNA）的突变，可能有K-ras的突变。

二、长期接触铍、镉、硅、福尔马林等物质也会增加肺癌的发病率，另外，空气污染，特别是工业废气都是肺癌的高危因素。

三、家族、遗传和先天性因素以及免疫功能降低，代谢、内分泌功能失调等也可能是肺癌的高危因素。

四、大气中苯并芘浓度高的地区，肺癌的发病率也增高。大气污染与吸纸烟对肺癌的发病率可能互相促进，起协同作用。

肺癌预防方法;

禁止和控制吸烟：国外的研究已经证明戒烟能明显降低肺癌的发生率，且戒烟越早肺癌发病率降低越明显。因此，戒烟是预防肺癌最有效的途径。

大气污染、沉降指数、烟雾指数、苯并芘等暴露剂量与肺癌的发生率成正相关关系，保护环境、减少大气污染是降低肺癌发病率的重要措施。

许多职业致癌物增加肺癌发病率已经得到公认，减少职业致癌物的暴露就能降低肺癌发病率。

科学饮食：增加饮食中蔬菜、水果等可以预防肺癌

最后多睦健康提醒大家，无明显征兆的突发疾病非常危险。在日常的生活中，一定要纠正不良的生活习惯，平衡膳食、坚持锻炼，如出现不明原因的心慌气短、胸背疼痛，一定要引起注意，早诊早治。

肺癌研究进展 | Cell及其子刊上那些关于肺癌的多组学研究

肺 癌 是 全 球 发 病 率 和 致 死 率 最 高 的 恶 性 肿 瘤 ，据2018年全球肿瘤统计分析报告显示，全球肺癌的男女发病率分别为：年龄标化率（ASR）1.5/10万和14.6/10万；死亡率为ASR 27.1/10万和11.2/10万。

关于肺癌的多组学研究为科研人员和临床医生寻求更精确的诊断和治疗策略提供参考。7月9日出版的《 Cell 》连发三篇关于肺腺癌的蛋白组学+基因组的综合研究成果，之前 Cell 子刊《 Cell Metabolism 》也发表过关于小细胞肺癌的转录组+代谢组综合研究成果，这些多组学研究具有极为重要的临床指导意义。

研究人员利用蛋白质组学、磷酸蛋白质组学和基因组学数据对103例肺腺癌（LUAD）及其配对的非癌性邻近组织（NATs）进行了综合组学分析：

揭示了癌症相关的特征，例如肿瘤相关的蛋白质变体，独特的蛋白质组学特征以及早期患者或具有EGFR和TP53突变的患者的临床结局；?

基于蛋白质组的LUAD分层显示出与不同的临床和分子特征相关的三种亚型（S-I，S-II和S-III）；?

发现了潜在的药物靶标，并验证了HSP 90b的血浆蛋白水平是独立队列中LUAD的潜在预后生物标志。

原始蛋白质组学数据已上传至iProx，项目编号：IPX0001804000.

原始转录组数据已存入GEO，数据编号：GSE140343.

由于原始基因组数据的公开共享受到中国人遗条例限制，外显子组测序的详细结果见表S2。

研究人员对110个LUAD和101个NATs进行了全面的组学表征，包括基因组学，表观基因组学，深度蛋白质组学，磷酸蛋白质组学和乙酰蛋白质组学。

揭示了包括拷贝数、体细胞突变等基因层面改变的下游生物学功能；

通过磷酸化蛋白质组学方式鉴定出ALK-fusion作为诊断标记物和靶点的潜力；

鉴定得到了多个候选药物靶点：PTPN11(EGFR)、SOS1(KRAS)，中性粒细胞脱颗粒(STK11)；

LUAD肿瘤标记物蛋白磷酸化和乙酰化修饰也可能参与其中。

原始蛋白质组学数据可通过CPTAC数据门户网站获得：

??gb.org/cnsa）负责，这是国内首个实现在线批量上传和审编的组学数据归档库，可支撑全球科研成果发表。截至2021年3月4日，CNSA已支持论文发表228篇，发表期刊127个，包括 The ? Lancet、Nature、Science、Cell 等。?

首发公号：国家基因库大数据平台??

参考文献

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